Wczytanie odpowiednich bibliotek

library("tuneR")
library("seewave")
library("reticulate")
use_python("C:\\Users\\01143557\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python39\\python.exe", required = TRUE)
library(signal, warn.conflicts = F, quietly = T)
library(oce, warn.conflicts = F, quietly = T) 
## Linking to GEOS 3.8.0, GDAL 3.0.4, PROJ 6.3.1

Stworzenie funkcji odpowiadajcych za dalsze wykresy oraz za stworzenie finalnej ramki danych

meski <- readWave("sample.wav")
zenski <- readWave("mamiko.wav")

filter <- function(wave){
  wave <- ffilter(wave, from=0, to=280)
  wave
}


duration <- function(sample){
  dur = length(sample@left)/sample@samp.rate
  dur 
}

sample_rate <- function(sample){
  fs = sample@samp.rate
  fs 
}


frequency_plot <- function(sample){
  plot(sample@left[30700:31500], type = "l", main = "Sample",
     xlab = "Time", ylab = "Frequency")
  
}


waveform <- function(sample){
  sl <- sample@left
  sl = sl - mean(sl)
  plot(sl, type = 'l', xlab = 'Samples', ylab = 'Amplitude')
}

spectogram <- function(sample){
  sl <- sample@left
  spec = specgram(x = sl,
                  n = 1024,
                  Fs = sample_rate(sample),
                  window = 256,
                  overlap = 128)
  
  P = abs(spec$S)
  P = P/max(P)
  P = 10*log10(P)
  t = spec$t
  
  imagep(x = t, y = spec$f, z = t(P), col = oce.colorsViridis, 
         ylab = 'Frequency [Hz]', xlab = 'Time [s]', drawPalette = T, decimate = F)
}

to_data_frame <- function(sample){
  filtered_glos <- filter(sample)
  specprop(meanspec(filtered_glos, f= 44100), f=44100)
  minfun <- min(fund(sample, fmax=280)[,2], na.rm=TRUE)
  meanfun <- mean(fund(sample, fmax=280)[,2], na.rm=TRUE)
  df <- data.frame(specprop(meanspec(filtered_glos, f= 44100), f=44100), "meanfun" <- meanfun, "minfun" <-  minfun)
  colnames(df)[1] <- c("meanfreq")
  colnames(df)[15:16] <- c("meanfun", "minfun")
  colnames(df)[9] <- c("centroid")
  colnames(df)[13] <- c("sp.ent")
  df
}

Dlugosc naszego dzwieku:

meski:
duration(meski)
## [1] 7.692222
zenski:
duration(zenski)
## [1] 9.080499

Liczba sampli na sekunde mierzona w Hz:

meski
sample_rate(meski)
## [1] 44100
zenski
sample_rate(zenski)
## [1] 44100

Wykres zaleznosci kolejnego sampla od amplitudy:

meski
waveform(meski)

##### zenski

waveform(zenski)

Wykres zaleznosci kolejnego sampla od czestotliwosci:

meski
frequency_plot(meski)

zenski
frequency_plot(zenski)

Spektogram naszego dzwieku, mozemy zauwazyc, w jakich czestotliwosciach wystepowaly poszczegolne sample

meski
spectogram(meski)

zenski
spectogram(zenski)

Do eksploracji naszego zbioru danych użylismy Pythona.

Importowanie niezbednych bibliotek

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import requests

Wczytanie ramki danych, wywolanie head()

df=requests.get("https://api.apispreadsheets.com/api/dataset/gender-voice/").json()
from pandas import json_normalize 
voice_df = json_normalize(df, 'data')
voice_df.head()
##    meanfreq        sd    median       Q25  ...    maxdom   dfrange   modindx  label
## 0  0.059781  0.064241  0.032027  0.015071  ...  0.007812  0.000000  0.000000   male
## 1  0.066009  0.067310  0.040229  0.019414  ...  0.054688  0.046875  0.052632   male
## 2  0.077316  0.083829  0.036718  0.008701  ...  0.015625  0.007812  0.046512   male
## 3  0.151228  0.072111  0.158011  0.096582  ...  0.562500  0.554688  0.247119   male
## 4  0.135120  0.079146  0.124656  0.078720  ...  5.484375  5.476562  0.208274   male
## 
## [5 rows x 21 columns]

Objasnienie danych zawartych w ramce

  • meanfreq - srednia czestotliwosc (w kHz)
  • sd - odchylenie standardowe
  • median - mediana czestotliwosci (w kHz)
  • Q25 - pierwszy kwantyl czestotliwosci (w kHz)
  • Q75 - trzeci kwantyl (w kHz)
  • IQR - Rozstep cwiartkowy (w kHz)
  • skew - skosnosc
  • kurt - kurtoza
  • sp.ent - entropia spektrum - mierzy nieregularnosc sygnalu
  • sfm - plaskosc spektrum - pokazuje jak bardzo sygnal jest plaski w opozycji do bycia szumem
  • mode - moda czestotliwosci
  • centroid - wskazuje centrum masy spektrum
  • meanfun - srednia czestotliwosci tonu podstawowego - najnizszego tonu - dzwieku szeregu harmonicznego
  • minfun - minimum czestotliwosci tonu podstawowego
  • maxfun - maksimum czestotliwosci tonu podstawowego
  • meandom - srednia czestotliwosci z najwieksza ampliduda
  • mindom - minimum czestotliwosci z najwieksza ampliduda
  • maxdom - maksimum czestotliwosci z najwieksza ampliduda
  • dfrange - zasieg najwiekszej amplitudy tonu podstawowego
  • modindx - wskaznik dewiacji czestotliwosci - iloczyn czestotliwosci sygnalu nosnego do dewiacji czestotliwosci

Wywolanie info()

voice_df.info()
## <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
## RangeIndex: 3168 entries, 0 to 3167
## Data columns (total 21 columns):
##  #   Column    Non-Null Count  Dtype  
## ---  ------    --------------  -----  
##  0   meanfreq  3168 non-null   float64
##  1   sd        3168 non-null   float64
##  2   median    3168 non-null   float64
##  3   Q25       3168 non-null   float64
##  4   Q75       3168 non-null   float64
##  5   IQR       3168 non-null   float64
##  6   skew      3168 non-null   float64
##  7   kurt      3168 non-null   float64
##  8   sp.ent    3168 non-null   float64
##  9   sfm       3168 non-null   float64
##  10  mode      3168 non-null   float64
##  11  centroid  3168 non-null   float64
##  12  meanfun   3168 non-null   float64
##  13  minfun    3168 non-null   float64
##  14  maxfun    3168 non-null   float64
##  15  meandom   3168 non-null   float64
##  16  mindom    3168 non-null   float64
##  17  maxdom    3168 non-null   float64
##  18  dfrange   3168 non-null   float64
##  19  modindx   3168 non-null   float64
##  20  label     3168 non-null   object 
## dtypes: float64(20), object(1)
## memory usage: 519.9+ KB
Jak widac nie mamy zadnych brakujacych wartosci

Histogramy przedstawiajace rozklad kazdej zmiennej objasniajacej

voice_df.hist(figsize=(18, 12), bins=30);
plt.show()

Heatmapa przedstawiajaca korelacje pomiedzy zmiennymi

sns.set(font_scale=2.5)
fig, ax = plt.subplots(figsize = (30, 25))
sns.heatmap(round(abs(voice_df.corr()), 2), cmap="cividis", annot = True, vmin=0, vmax=1, linewidths=1, linecolor='white', annot_kws={"fontsize":20});
plt.show()

sns.set(font_scale=1)

Pairploty dla czterech najbardziej charakterystycznych zmiennych

g = sns.pairplot(voice_df[['sd', 'IQR', 'meanfun', 'Q25', 'label']], hue = 'label', height = 3,  plot_kws = {'alpha': 0.6})
g.map_lower(sns.kdeplot, levels=4, color=".2");
plt.show()

Ridgeploty dla dwóch zmiennych, których nie udalo nam sie zreprodukowac

def ridgeplot(voice_df, label1):
    rp = sns.FacetGrid(voice_df, row="label", hue="label", aspect=5, height=1.25) 
    rp.map(sns.kdeplot, label1, bw_adjust=.5, clip_on=False, fill=True, alpha=1, linewidth=1.5)
    rp.map(sns.kdeplot, label1, clip_on=False, color="w", lw=2, bw_adjust=.5)
    rp.map(plt.axhline, y=0, lw=2, clip_on=False)
    def label(x, color, label):
        ax = plt.gca()
        ax.text(0, .2, label, fontweight="bold", color=color, ha="left", va="center", transform=ax.transAxes)
    rp.map(label, label1)
    rp.set_titles("")
    rp.despine(bottom=True, left=True)
    rp.fig.tight_layout()
    
cols = voice_df.columns.values[0:18].tolist
ridgeplot(voice_df, "dfrange")
plt.show()

ridgeplot(voice_df, "modindx")
plt.show()

Jak widac zmienne te sa niemalże identyczne dla glosu żeńskiego jak i dla glosu meskiego. Oznacza to, że w przyszlosci bedziemy mogli je pominac w naszym modelu, bez znaczacego wplywu na jego zdolnosci predykcyjne.